1樓：今天又雨沒下雪
sigmas標準是提高企業質量過程管理的技術計量標準。它是一套企業常用的科學工具和管理方法。
4sigmas標準=6210次失敗/百萬次機會，說明企業有更好的管理和運營能力來滿足客戶的需求;3sigmas標準= 66800次失敗/百萬次機會，說明企業管理缺乏優勢和競爭力。
其他指標包括:
6sigmas=34 miss /million opportunities，優秀的管理，強大的競爭力，忠誠的客戶;
5sigmas=230營業額/百萬機會，良好的管理，強大的競爭力和忠誠的客戶;
2sigmas= 308,000個錯誤/百萬次機會，這意味著每天浪費了企業三分之一的資源。
一個每天做三分之二錯事的企業是無法生存的。
2樓：來自盔頭巖清淨的冷月
sigmas標準是一種改善企業質量流程管理的技術衡量標準，是企業常用的一套科學的工具和管理方法。
4sigmas標準=6210次失誤/百萬次機會，意味著企業有更好的管理和運營能力，能滿足客戶需求；3sigmas標準=66800次失誤/百萬次機會，意味著企業管理較缺乏優勢和缺乏競爭力。
另外的指標還有：
6sigmas=34個失誤/百萬次機會，意味著卓越的管理、強大的競爭力和忠誠的客戶；
5sigmas=230次失誤/百萬次機會，優秀的管理、強大的競爭力和忠誠的客戶；
2sigmas=30.8萬次失誤/百萬次機會，意味著每天浪費企業三分之一的資源；
1sigmas=69萬次失敗/百萬次機會-三每天有三分之二的事情做錯的企業無法生存 。
3樓：悠悠漫步人生路
西格瑪水平
6個西格瑪=3.4失誤/百萬機會―意味著卓越的管理，強大的競爭力和忠誠的客戶
5個西格瑪=230失誤/百萬機會－優秀的管理、很強的競爭力和比較忠誠的客戶
4個西格瑪=6,210失誤/百萬機會－意味著較好的管理和運營能力，滿意的客戶
3個西格瑪=66,800失誤/百萬機會－意味著平平常常的管理，缺乏競爭力
2個西格瑪=308,000失誤/百萬機會－意味著企業資源每天都有三分之一的浪費
1個西格瑪=690,000失誤/百萬機會－每天有三分之二的事情做錯的企業無法生存 6sigma管理的核心牲特徵:顧客與組織的雙贏以及經營風險的降低。
什麼是3sigma原理？
4樓：清珠星
3σ準則又稱為拉依達準則，它是先假設一組檢測資料只含有隨機誤差，對其進行計算處理得到標準偏差，按一定概率確定一個區間，認為凡超過這個區間的誤差，就不屬於隨機誤差而是粗大誤差，含有該誤差的資料應予以剔除。且3σ適用於有較多組資料的時候。
3σ原則為
數值分佈在（μ-σ,μ+σ)中的概率為0.6827數值分佈在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率為0.9545數值分佈在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率為0.
9973可以認為，y 的取值幾乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)區間內，超出這個範圍的可能性僅佔不到0.3%.
5樓：木戀曉丶
針對這個問題，用一兩句話是難以說清楚的，這是數理統計學的內容，當質量特性呈正態分佈時（實際上，當樣本足夠大時，二項分佈、泊松分佈等均趨近於正態分佈），3sigma水平代表了99.73%的合格率（2700ppm）；另外，我們常用的8大常規控制圖，其也是根據3sigma原理進行設計的。另外，在一些領域，我們還採用6sigma水平，考慮到±1.
5σ偏移時，即大家熟知的3.4ppm.你可以查閱一些書籍！
正態分佈中「sigma原則」，「2sigma原則」，「3sigma原則」分別是什麼原則？
6樓：匿名使用者
正態分佈中「sigma原則」、「2sigma原則」、「3sigma原則」分別是：
sigma原則：數值分佈在（μ-σ，μ+σ）中的概率為0.6526；
2sigma原則：數值分佈在（μ-2σ，μ+2σ）中的概率為0.9544；
3sigma原則：數值分佈在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率為0.9974；
其中在正態分佈中σ代表標準差，μ代表均值x=μ即為影象的對稱軸。
由於「小概率事件」和假設檢驗的基本思想 「小概率事件」通常指發生的概率小於5%的事件，認為在一次試驗中該事件是幾乎不可能發生的。
由此可見x落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小於千分之三，在實際問題中常認為相應的事件是不會發生的，基本上可以把區間（μ-3σ,μ+3σ）看作是隨機變數x實際可能的取值區間，這稱之為正態分佈的「3σ」原則。
7樓：彥懿蔦月
sigma原則：數值分佈在（μ—σ,μ+σ)中的概率為0.6526；
2sigma原則：數值分佈在（μ—2σ,μ+2σ)中的概率為0.9544；
3sigma原則：數值分佈在（μ—3σ,μ+3σ)中的概率為0.9974 ；
其中在正態分佈中σ代表標準差,μ代表均值x=μ即為影象的對稱軸。
3σ準則又稱為拉依達準則，它是先假設一組檢測資料只含有隨機誤差，對其進行計算處理得到標準偏差，按一定概率確定一個區間，認為凡超過這個區間的誤差，就不屬於隨機誤差而是粗大誤差，含有該誤差的資料應予以剔除。且3σ適用於有較多組資料的時候。
可以認為，數值分佈幾乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)區間內，超出這個範圍的可能性僅佔不到0.3%。
正態分佈中什麼是1 sigma原則，2sigma原則，3sigma原則
8樓：
sigma原則：數值分佈在（μ-σ，μ+σ）中的概率為0.6526；
2sigma原則：數值分佈在（μ-2σ，μ+2σ）中的概率為0.9544；
3sigma原則：數值分佈在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率為0.9974；
其中在正態分佈中σ代表標準差，μ代表均值x=μ即為影象的對稱軸。
由於「小概率事件」和假設檢驗的基本思想 「小概率事件」通常指發生的概率小於5%的事件，認為在一次試驗中該事件是幾乎不可能發生的。
由此可見x落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小於千分之三，在實際問題中常認為相應的事件是不會發生的，基本上可以把區間（μ-3σ,μ+3σ）看作是隨機變數x實際可能的取值區間，這稱之為正態分佈的「3σ」原則。
9樓：哊點壞
σ是希臘字母，英文表達sigma，漢語譯音為「西格瑪」。
在正態分佈中σ代表標準差，μ代表均值x=μ即為影象的對稱軸。
三σ原則即為：
數值分佈在（μ—σ,μ+σ)中的概率為0.6526數值分佈在（μ—2σ,μ+2σ)中的概率為0.9544數值分佈在（μ—3σ,μ+3σ)中的概率為0.9974
3西格瑪的計算方式
10樓：grace煌
3西格瑪原則是
（mu-，mu+）的數值分佈概
率為0.6827。
（mu-2，mu+2）中的數值分佈概率為0.9545。
（mu-3，mu+3）中的數值分佈概率為0.9973。
在正態分佈中，表示標準差，mu表示平均值。x= u是影象的對稱軸。
結果表明，y值幾乎全部集中在（mu-3，mu+3）區間，超過區間的概率小於0.3%。
11樓：匿名使用者
用標準正態函式的，3個西格瑪 實際就是就是以中心軸對稱 左右各3個標準差的概率， 因為3西格瑪考慮是工程實際問題， 根據經驗會出現1.5個標準差的偏移， 所以實際上3個西格瑪理論對應的是標準正態函式是4.5的標準差。
對應的查相應的表 可以知道對應的概率是97.3%
如果還有什麼要問的 可以補充
請問一下如何計算一組資料分別在3sigma和6sigma的上下控制限？ 主要是給蒐集的一組資料定
12樓：匿名使用者
假設有n個數，(1)先算樣本均值m，如果本身有期望值，則m=期望值，如沒有期望值，用樣本均值代替期望值，即
m=(1/n)*(a[1]+a[2]+...+a[n])(2)再算樣本方差sigma^2，即樣本資料與期望值之間差的平方和:
sigma^2=[1/(n-1)]*
如果有期望值的，上式應為：sigma^2=[1/(n)]*(3)把樣本方差開根號就是樣本標準差sigma(4)把sigma乘以3就行了
鑽石的4c標準是什麼，鑽石4C標準是什麼？
浩哥鑽石說 學習了鑽石4c標準之後，你是否對選購鑽石有了一定的見解了呢? dr鑽戒 鑽石的4c標準指，鑽石重量 在其他3c相同情況下，鑽石 與重量成正比 切工 鑽石切工賦予了鑽石第二生命，好的切工可以讓鑽石綻放絢麗的火彩 顏色 鑽石顏色以無色為上等，顏色越深越差和淨度 淨度是指鑽石內含物多少，鑽石內...
鑽石的4C標準是什麼，鑽石的4c標準是什麼？
靈魂饕餮 鑽石4c標準 對於一顆成品鑽石，國際上用4c標準來進行分級。這4c包括 重量 caratage 淨度 clarity 顏色 color 和切工 cat 4c標準對成品鑽石的質量級別有著直接的影響。1，鑽石重量 以克拉 又稱卡 計算。1克拉 200毫克 0.2克。一克拉分為一百份，每一份稱為...
鑽石的4c標準是什麼，鑽石 4C 是什麼意思
鑽石的4c標準指的是 鑽石重量 caratage 鑽石切工 cut 鑽石顏色 color 鑽石淨度 clarity 應從以下四個方面考慮 4c 1 顏色 colour 以無色為最好，色調越深，質量越差。在無色鑽石的顏色分級裡，頂級顏色是d色，依次往下排列到z，我們在這裡只說從d到j的顏色級別，d g...